多くの組織にとって、AIエージェントに関する問いは、もはや「使うべきかどうか」ではない。その議論はすでに終わっている。現在問われているのは「どう導入・展開するか」であり、その選択は今後何年にもわたって、コスト、実現できる機能、価値を出すまでの速さ、そして競争力を左右する。
AIエージェントとは、行動を起こし、タスクを調整し、複雑な業務の流れを自動化できる自律型のデジタルアシスタントである。今やパイロット導入から本番運用へと急速に移行している。効率とイノベーションの大幅な向上が見込まれる一方で、アーキテクチャ、運用、戦略に関する新たな判断が必要になり、リーダーはこれを軽く扱えない。
初期段階で最も重要な意思決定の1つが、これである。
「既製のエージェント型プラットフォームを買うのか、それとも自社で構築するのか」。
一見すると、この選択は技術的な実装の細部に見えるかもしれない。しかし実際には、柔軟性、データの統制、コンプライアンスリスク、必要となるスキル、そして競合との差別化能力に影響する戦略的選択なのだ。ここを正しく選べば、AIエージェントは事業の生産性と実行力を増幅する強力な原動力になり得る。誤れば、イノベーションを制限するツールに縛られたり、扱う準備ができていなかった複雑さに苦しんだりしかねない。
真の焦点は「どうするか」にある。解決したい課題、扱うデータ、組織の実力に照らして、既製のAIエージェントを選ぶか、カスタムで作るかを判断する必要がある。各アプローチの得失を見比べれば、どの道が自社の戦略、制約、そして目標に最も合致するかが見えやすくなる。
何が異なるのか？
エージェントをすぐにでも導入したい企業向けに、現在使える既製ソリューションがすでにある。多くは、企業がすでに使っている既存プラットフォームに組み込まれている。たとえば、セールスフォースのAgentforce（営業エージェントの展開向け）や、ハブスポットのBreeze Agents（顧客管理CRMやマーケティングの業務フロー向け）などである。
もう1つの選択肢は自社で構築することだが、必ずしもゼロからコードを書いて作るという意味ではない。ローコード環境（少ないコードで開発できる環境。いわゆる「vibe coding」）で設計・展開でき、必要となるデータ処理やシステム接続の作業の多くを自動化してくれるプラットフォームもある。
では、それぞれの選択肢をもう少し詳しく見ていこう。長所と短所、そしてどのような状況に向くのかを整理する。
